Mikrokomputery, takie jak Raspberry Pi, zrewolucjonizowały sposób, w jaki eksperymentujemy z technologią i uczymy się o komputerach. Dzięki swoim niewielkim wymiarom, niskiemu kosztowi oraz dużym możliwościom, Raspberry Pi stało się ulubionym narzędziem hobbystów, edukatorów, a nawet inżynierów pracujących nad nowymi rozwiązaniami w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI). W tym artykule przyjrzymy się, jak wykorzystać Raspberry Pi 5 z 8GB RAM do projektów związanych z AI, omówimy dostępne oprogramowanie, wymagania systemowe oraz możliwości, jakie otwiera przed nami połączenie tych dwóch dynamicznie rozwijających się technologii.
Dostępne oprogramowanie AI dla Raspberry Pi 5
TensorFlow Lite
TensorFlow Lite to wersja popularnego frameworka TensorFlow od Google, zoptymalizowana do pracy na urządzeniach o ograniczonej mocy obliczeniowej, takich jak smartfony i mikrokomputery. Umożliwia ona stosowanie pre-trenowanych modeli głębokiego uczenia bezpośrednio na urządzeniu, co jest idealne dla aplikacji, które muszą działać offline lub wymagają niskiego opóźnienia.
PyTorch Mobile
Podobnie jak TensorFlow Lite, PyTorch Mobile to zoptymalizowana wersja innego popularnego frameworka uczenia maszynowego, PyTorch. Jest ona zaprojektowana do stosowania na urządzeniach mobilnych i wbudowanych, co czyni ją świetnym wyborem dla projektów AI na Raspberry Pi.
OpenCV
OpenCV to otwarta biblioteka do przetwarzania obrazów i widzenia komputerowego, oparta na licencji Apache License 2.0. Obejmuje ona wiele algorytmów AI. Idealnie nadaje się do zastosowań w robotyce, automatyce oraz analizie obrazów i video.
Wymagania systemowe dla AI na Raspberry Pi 5
Uruchomienie projektów AI na Raspberry Pi wymaga odpowiedniej konfiguracji oraz dodatkowego oprogramowania. Wymagania obejmują:
System operacyjny: Najczęściej używanym systemem operacyjnym na Raspberry Pi jest Raspberry Pi OS, ale można również używać innych dystrybucji Linuksa, które wspierają ARM, takich jak Ubuntu.
Pamięć RAM: Raspberry Pi 5 z 8GB RAM oferuje wystarczającą ilość pamięci do obsługi większości modeli uczenia maszynowego przy umiarkowanych obciążeniach.
Przestrzeń dyskowa: Instalacja narzędzi AI może wymagać więcej miejsca na dysku, dlatego warto rozważyć użycie zewnętrznego dysku SSD NVMe przez USB (ewentualnie za pośrednictwem specjalnej nakładki) lub karty SD o dużej pojemności.
Chłodzenie: Uczenie maszynowe może generować znaczne ilości ciepła, dlatego zaleca się wyposażenie Raspberry Pi w odpowiedni system chłodzenia.
Co można osiągnąć dzięki AI na Raspberry Pi 5
Wykorzystanie AI na Raspberry Pi otwiera drzwi do szeregu interesujących projektów i aplikacji:
Automatyzacja domowa: Inteligentne zarządzanie urządzeniami domowymi, rozpoznawanie mowy i obrazu, bezpieczeństwo domu.
Robotyka: Samodzielne roboty, które mogą nawigować, rozpoznawać obiekty lub wykonywać zadania.
Analiza danych: Lokalne przetwarzanie danych sensorowych i obrazów z kamer bez potrzeby wysyłania danych do chmury.
Metody uczenia stosowane na Raspberry Pi
W zależności od projektu i dostępnych danych, na Raspberry Pi można stosować różne metody uczenia maszynowego:
Uczenie nadzorowane: Model uczy się na podstawie oznakowanych danych, co jest użyteczne w klasyfikacji obrazów lub przewidywaniu.
Uczenie nienadzorowane: Model wykrywa wzorce w danych bez wcześniej oznakowanych przykładów, idealne do analizy skupień lub wykrywania anomalii.
Uczenie przez wzmacnianie: Model uczy się poprzez interakcję ze środowiskiem, co jest często stosowane w robotyce.
Zastosowania w rzeczywistym świecie
Zastosowania AI na Raspberry Pi są praktycznie nieograniczone. Można je wykorzystać w edukacji, do nauki podstaw AI i programowania. Podsumowując, Raspberry Pi 5 z 8GB RAM jest potężnym narzędziem, które może być wykorzystane do realizacji szerokiego zakresu projektów związanych z AI, od prostych aplikacji po skomplikowane systemy przetwarzania. Dzięki niskiemu kosztowi oraz dużej dostępności, Raspberry Pi stanowi idealną platformę do eksperymentowania i innowacji w dziedzinie sztucznej inteligencji.